Bảng 4.8: Cronbach’s Alpha của thang đo nhân tố Phong cách lãnh đạo Biến quan
sát
Trung bình thang
đo nếu loại biến Phương sai thang đo nếu loại biến Tương quan biến tổng
Cronbach Alpha nếu loại biến
PCLD1 14,4450 8,479 0,745 0,793 PCLD2 14,4000 9,106 0,671 0,814 PCLD3 14,4350 8,991 0,663 0,816 PCLD4 14,3600 9,307 0,590 0,836 PCLD5 14,4200 9,260 0,623 0,827 Cronbach's Alpha = 0,849 Nguồn:Phân tích dữ liệu – phụ lục số 3
Bảng 4.8 cho thấy, thang đo nhân tố Phong cách lãnh đạo có 5 biến quan sát. Kết quả phân tích hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha của thang đo lần 1 là 0,849 > 0,7. Đồng thời, cả 5 biến quan sát đều có tương quan biến tổng > 0,3. Do vậy, thang đo nhân tố Phong cách lãnh đạo đáp ứng độ tin cậy.
4.1.9. Cronbach’s Alpha của thang đo Động lực làm việc nhân viên (DLLV) Bảng 4.9: Cronbach’s Alpha của thang đo nhân tố Động lực làm việc Biến quan
sát
Trung bình thang
đo nếu loại biến Phương sai thang đo nếu loại biến Tương quan biến tổng
Cronbach Alpha nếu loại biến
DLLV1 10,1550 2,755 0,434 0,544 DLLV2 10,2050 2,757 0,365 0,595 DLLV3 10,1850 2,724 0,377 0,586 DLLV4 10,2550 2,764 0,473 0,519 Cronbach's Alpha = 0,630 Nguồn:Phân tích dữ liệu – phụ lục số 3
Bảng 4.9 cho thấy, thang đo nhân tố Động lực làm việc có 4 biến quan sát. Kết quả phân tích hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha của thang đo là 0,630 > 0,6. Đồng thời, cả 4 biến quan sát đều có tương quan biến - tổng > 0,3. Do vậy, thang đo nhân tố Động lực làm việc đáp ứng độ tin cậy.
KẾT LUẬN
Sau khi đo lường độ tin cậy của các nhân tố thông qua hệ số Cronbach’s Alpha, kết quả đánh giá thang đo của 8 nhân tố được tổng hợp như sau:
Thu nhập: có 5 biến quan sát là TN1, TN2, TN3, TN4, TN5
Phúc lợi: có 5 biến quan sát là PL1, PL2, PL3, PL4, PL5
Quan hệ đồng nghiệp: có 5 biến quan sát là QHDN1, QHDN2, QHDN3, QHDN4, QHDN5
Sự tự chủ trong công việc: có 5 biến quan sát là TCCV1, TCCV2, TCCV3, TCCV4, TCCV5
Đào tạo và phát triển: có 5 biến quan sát là: DTPT1, DTPT3, DTPT4, DTPT4, DTPT5
Môi trường và điều kiện làm việc: có 5 biến quan sát là MTDK1, MTDK2, MTDK3, MTDK4, MTDK5
Chính sách khen thưởng và công nhận: có 5 biến quan sát là KTCN1, KTCN2, KTCN3, KTCN4, KTCN5
Phong cách lãnh đạo: có 5 biến quan sát là PCLD1, PCLD2, PCLD3, PCLD4, PCLD5
Thang đo Động lực làm việc: có 4 biến quan sát là DLLV1, DLLV2, DLLV3, DLLV4
4.2. PHÂN TÍCH NHÂN TỐ KHÁM PHÁ (EFA)
Phương pháp phân tích nhân tố khám phá (EFA) được sử dụng để thu nhỏ và tóm tắt dữ liệu. Trong nghiên cứu này, phương pháp EFA dựa vào mối tương quan giữa các biến với nhau để rút gọn thành những nhân tố có nghĩa hơn. Cụ thể, khi đưa tất cả các biến thu thập được (40 biến) vào phân tích, các biến có thể có liên hệ với nhau. Khi đó, chúng sẽ được gom thành các nhóm biến có liên hệ để xem xét và trình bày dưới dạng các nhân tố cơ bản tác động đến động lực làm việc của nhân viên VNPT Long An.
Nghiên cứu tiến hành sử dụng phương pháp trích hệ số Principal component với phép quay Varimax tại điểm dừng khi trích các yếu tố có Eigenvalue > 1. Thang đo nào có tổng phương sai trích từ 50% trở lên là được chấp nhận (Gerbing & Anderson, 1988). Các biến có trọng số (Factor loading) nhỏ hơn 0,5 sẽ bị loại. Tại mỗi khái niệm có chênh lệch trọng số (Factor loading) lớn nhất và bất kỳ phải đạt ≥ 0,3 (Jabnoun & AL-Tamini, 2003). Trong phân tích nhân tố, yêu cầu cần thiết là hệ số KMO (Kaiser – Meyer – Olkin) phải có giá trị lớn (0,5 ≤ KMO ≤ 1), điều này thể hiện phân tích nhân tố là thích hợp. Nếu hệ số KMO < 0,5 thì phân tích nhân tố có khả năng không thích hợp với các dữ liệu. Theo Kaiser (1974), KMO ≥ 0,9 là rất tốt; 0,9 > KMO ≥ 0,8 là tốt; 0,8 > KMO ≥ 0,7 là được; 0,7 > KMO ≥ 0,6 là tạm được, 0,6> KMO ≥ 0,5 là xấu và KMO < 0,5 là không thể chấp nhận được (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008).
Tác giả tiến hành phân tích nhân tố khám phá (EFA) theo từng bước. Lần đầu thực hiện EFA, 40 biến đã nhóm lại thành 9 nhân tố. Sau 6 lần thực hiện phép quay, tám nhóm chính thức được hình thành.